富國銀行的人工智慧助理，運用谷歌技術，每年將實現一億次互動。

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富國銀行首席信息官Chintan Mehta分享了該行在生成式人工智能應用方面的見解，指出其虛擬助手應用Fargo自今年三月推出以來，已處理了2000萬次互動。他在舊金山的一個活動中表示：「我們相信，它每年有潛力管理接近1億次互動。」他強調，隨著能力和對話類型的提升，這一數字將持續增長。

富國銀行在人工智能方面的進展值得注意，特別是與仍在概念驗證階段的許多大型企業相比。儘管外界預期大型銀行因監管顧慮將會謹慎行事，富國銀行卻在迅速推進。該行已讓4000名員工參加斯坦福大學的人本中心人工智能計劃，並有多個生成式人工智能專案已投入生產，重點提升後台效率。

Mehta在「人工智能影響之旅」活動上演講，該活動旨在幫助企業建立人工智能治理藍圖，特別是針對利用大型語言模型（LLM）進行智能響應的生成式人工智能應用。作為美國三大銀行之一，擁有1.7萬億美元資產的富國銀行正積極採用LLM於其服務中。

Fargo這款基於智能手機的虛擬助手，能透過語音或文本即時回應客戶的銀行查詢。它目前每次會話平均進行2.7次互動，並可執行如繳費和查詢交易等任務。Fargo基於Google Dialogflow構建，並利用Google的PaLM 2 LLM，正在逐漸融入多個LLM以實現不同功能——「並不需要對所有事情使用同一大型模型。」Mehta強調。

另一款應用Livesync幫助客戶進行目標設定和計劃。該應用最近推出，首月迅速吸引了一百萬名活躍用戶。

富國銀行還開始使用開源LLM，包括Meta的Llama 2模型，用於內部應用。儘管自2022年底OpenAI的ChatGPT引起廣泛關注以來，開源模型的採用速度較慢，但Mehta指出，這些模型允許更大的自定義和控制，對於特定用例非常有益。

該行開發了一個名為Tachyon的人工智能平台，以支持其人工智能計劃。該平台基於幾個原則，包括沒有單一的人工智能模型將主導、將使用多個雲服務提供商，以及不同數據庫之間存在數據傳輸挑戰。Tachyon具有適應性，可以在保持性能和韌性的情況下，融入新的更大模型。模型分片和張量分片等技術提高了訓練效率並減少了計算需求。

展望未來，Mehta提到，能夠通過圖像、視頻和文本進行交流的多模態LLM將變得至關重要。他假設了一個商務應用場景，讓用戶上傳圖像，並通過虛擬助手輕鬆預訂與這些圖像相關的服務。他指出，雖然當前的多模態模型需要大量文本輸入來提供上下文，但提高模型在較少文本的情況下理解意圖的能力是值得關注的重點。

Mehta強調，銀行的根本價值——將資本與客戶需求對接——保持穩定，創新專注於提升用戶體驗。他描述了LLM在成為更「主動」的工具方面的潛力，使得用戶能夠通過多模態輸入順利完成任務。

在談到人工智能治理時，Mehta強調明確定義每個應用目的的重要性。儘管大部分治理挑戰已經得到解決，但包括網絡安全和詐騙在內的應用安全問題仍然存在。

Mehta對銀行監管的滯後表示擔憂，認為它們無法跟上生成式人工智能和去中心化金融的發展。他表示：「我們的願景與當前的監管之間存在日益擴大的鴻溝。」並指出，監管變革可能會對富國銀行的運營和經濟策略產生重大影響。

為了應對這一挑戰，該行正在大力投資於可解釋的人工智能，這是一個專注於理解人工智能模型結論背後推理的研究領域。

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